单因素方差分析（One-Way Analysis of Variance,ANOVA）是一种统计方法，用于比较三个或更多组间的均值差异是否显著。这种方法基于方差分解，将总方差分为组间方差和组内方差，通过F检验确定这些差异是否超出随机变异的范围。
在SAS编程语言中，执行单因素方差分析可以通过PROC ANOVA过程来完成。以下是从给定文件中的两个应用实例中提取的关键知识点：
**例1：**
这是一个关于六种氮肥施用法对小麦含氮量影响的实验。数据是完全随机设计，每种施肥方法种植了5盆小麦，最后测量它们的含氮量。以下是SAS程序的解析：
1. `PROC ANOVA`：启动方差分析过程。
2. `DATA=exam1`：指定使用的数据集名为exam1。
3. `CLASS g`：g是处理因素，即氮肥施用方法。
4. `MODEL x=g`：x是应变量（含氮量），g是解释变量（处理因素），指定模型进行方差分析。
这个程序会计算各组的平均含氮量，并进行F检验，以判断不同氮肥施用方法对小麦含氮量是否有显著影响。
**例2：**
此例考察的是某地区农村2周岁的男婴与城市男婴在身高、胸围、上半臂围三个指标上的差异。使用PROC CORR计算变量之间的相关性和协方差矩阵。然后，可以使用PROC IML读取这些信息，进一步进行多元方差分析（MANOVA）。
1. `PROC ANOVA`：启动方差分析过程。
2. `CLASS g j`：g和j是分类变量，可能分别代表地区和编号。
3. `MODEL x1=g j`：x1可能是身高，g和j作为解释变量，进行方差分析。
在这个例子中，由于涉及多个变量，可能需要进行MANOVA来检查所有指标的联合均值是否与城市男婴有显著差异。这通常涉及到协方差矩阵和Hotelling's T^2检验。
通过这两个实例，我们可以看到SAS在单因素方差分析中的应用，以及如何处理多变量情况。单因素方差分析不仅可以用于单一连续变量的组间比较，还可以扩展到多变量环境下的多元方差分析，以检验多个变量的联合均值是否存在显著差异。在实际应用中，数据的预处理、假设检验的设定以及结果的解释都是至关重要的步骤。
